この記事ではAIGC（生成型人工知能）の世界を紹介します。

こんにちは、ルガです。今日は、人工知能エコシステムの中核技術である AIGC (「生成型人工知能」の略) についてお話します。

AI（人工知能）は、過去数十年にわたってその機能と有用性が成長し続けてきた分野です。音声認識の改善、即時翻訳、カスタム スタイルに従って画像内で置き換えたい部分を簡単に強調表示できる優れた画像編集ツールなど、AI を活用したツールが主流になりつつあります。しかし、ここ数年、OpenAI の先駆的な進歩により、私たちはまったく新しい道へと導かれました。

この変革の最前線にあるのが、AIGC（生成型人工知能）という概念です。これは、人間が生成したものと同等の品質のクリエイティブ コンテンツを大量に生成できる AI です。私たちは、生成 AI が画像 (DALL-E など)、コード (Copilot など)、テキスト (GPT-3 など) を作成し、人間と会話 (ChatGPT など) する能力を目の当たりにしてきました。 OpenAI がこの分野をリードしていますが、他にも多くの注目すべき競合企業 (商用とオープンソースの両方) が追い上げています。

この進歩の重要性は、生成 AI が前例のない創造性と効率性をもたらすことです。これは単なるツールの改良ではなく、人間レベルの能力でコンテンツを生成できる技術的な進歩です。これは、芸術やクリエイティブ産業からプログラミングやコミュニケーションの変化まで、幅広い分野に広範囲にわたる影響を及ぼすでしょう。

しかし、OpenAI が生成型人工知能の分野で唯一の企業ではなく、積極的に追い上げている他の競合他社も存在することを認識する必要があります。このコンペティションにより、テクノロジーのさらなる発展が促進され、生成 AI の可能性を継続的に探求し、応用できるようになります。

1. AIGC（生成型人工知能）の簡単な歴史的背景

技術の革新的な発展により、機械学習の力は無限の想像力とシームレスに融合し、AIGC（生成型人工知能）が雨後の筍のようにコンピューターサイエンスの分野に出現し、人間味のある並外れた芸術、音楽、物語を生み出すようになりました。

従来の AI とは異なり、AIGC (生成型人工知能) は既存の例からインスピレーションを得て、トレーニングされた知識を使用してまったく新しい素晴らしい作品を生み出します。

同時に、技術の進歩と大量のデータを処理する能力により、AIGC（生成型人工知能）は大きな進歩を遂げました。科学者たちは、変分オートエンコーダや生成的敵対的ネットワークなどの特別な技術を開発し、機械が人間とほぼ同等の作品を作成できるようにしました。しかし、これはまだ始まりに過ぎません。将来、AIGC (生成型人工知能) は、私たちが物事を体験する方法に革命を起こす可能性を秘めています。完全にリアルで個人的にカスタマイズされた仮想現実の世界を体験したり、これまで想像もできなかった方法で心に響く歌を聴いたりできることを想像してみてください。 AIGC (生成型人工知能) には、私たちの想像力を解き放ち、新しいアイデアを現実にもたらす力があります。

2. AIGC（生成型人工知能）とは何ですか?

AIGC (生成型人工知能) とは、新しいコンテンツ、画像、音声、テキストなどを生成できる人工知能システムの一種を指します。従来のタスク指向の AI システムとは異なり、生成 AI は創造性と自律性を重視します。

AIGC（生成型人工知能）は、主にディープラーニングとニューラルネットワーク技術に基づいており、大量のデータとパターンを学習して新しいコンテンツを生成します。その中でも最も代表的な生成型人工知能モデルは、Generative Adversarial Networks (GAN) です。 GAN はジェネレーター ネットワークと識別器ネットワークで構成されており、これらが競合して一緒に改善し、現実的な生成サンプルを生成します。

AIGC（生成型人工知能）は、画像生成、テキスト生成、オーディオ生成など、多くの分野で応用されています。たとえば、画像生成では、生成的敵対的ネットワークは大量の実際の画像データの分布特性を学習し、同様の特性を持つ新しい画像を生成することができます。テキスト生成に関しては、生成 AI はテキスト データの意味と文法構造を学習し、一貫性と多様性を備えた新しいテキストを生成できます。

3. AIGC（生成型人工知能）インフラストラクチャ

AIGC (生成型人工知能) アーキテクチャとは、生成型 AI モデルの構築と展開に使用される全体的な構造とコンポーネントを指します。さまざまなユースケースや要件に応じて異なる場合がありますが、一般的な生成 AI アーキテクチャには通常、次の主要コンポーネントが含まれます。

1. データ処理層

データ処理層は AIGC モデルの重要なコンポーネントであり、データの収集、準備、処理を担当します。このレイヤーの機能には、さまざまなソースからのデータの収集、データのクリーニングと正規化の実行、モデルのトレーニングと出力の生成に備えて特徴抽出の実行が含まれます。

2. モデルレイヤーを生成する

AIGC モデルの他の主要コンポーネントの 1 つとして、生成モデル レイヤーは、機械学習モデルを使用して新しいコンテンツまたはデータを生成するタスクを実行します。このレイヤーの機能には、特定のユースケースに適した生成モデルの選択、関連データを使用したモデルのトレーニング、パフォーマンスを最適化するための微調整が含まれます。

3. フィードバックと改善レイヤー

このレイヤーの主な目的は、生成されたモデルの精度と効率を継続的に向上させることです。このレイヤーは、ユーザーからのフィードバックを収集し、生成されたデータを分析し、これらの洞察を使用してモデルを改善することに重点を置いています。

4. デプロイメントおよび統合レイヤー

デプロイメントおよび統合レイヤーでは、生成されたモデルを最終製品またはシステムに正常に統合およびデプロイメントします。このレイヤーでのタスクには、適切な運用インフラストラクチャの設定、モデルとアプリケーション システムのシームレスな統合、モデルのパフォーマンスの監視などが含まれます。

例として、敵対的生成ネットワーク (GAN) を取り上げます。その簡単なアーキテクチャ参照図を以下に示します。

上記の参照アーキテクチャに基づく、Generative Adversarial Network (GAN) は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つの主要コンポーネントで構成されるモデルです。ジェネレーターは合成データ サンプルを生成する役割を担い、ディスクリミネーターの役割は実際のデータと生成されたデータを区別することです。

生成的敵対ネットワークは、生成器と識別器が互いに競争し、対戦する敵対的な方法でトレーニングされます。ジェネレータの目的は、実際のデータと区別がつかないデータ サンプルを生成し、それによって識別子に挑戦し、実際のデータと生成されたデータを区別する識別子の能力を向上させることです。

具体的には、ジェネレーターはランダムノイズを入力として受け入れ、一連の変換操作を通じて徐々に合成データサンプルを生成します。ジェネレーターの目的は、生成されたサンプルを実際のデータ分布にできるだけ近づけて、識別器を欺くことです。ジェネレータのトレーニング目標は、生成されたデータが識別器によって生成されたデータとして識別される確率を最小限に抑えることです。

識別子は、特定のデータ サンプルを実際のデータまたは生成されたデータとして分類することを目的としたバイナリ分類モデルです。識別器は、実際のデータと生成されたデータを比較して学習することで、自身の識別能力を継続的に最適化します。識別器のトレーニング目標は、実際のデータと生成されたデータを正しく分類する確率を最大化することです。

トレーニング プロセス中、ジェネレーターと識別子は交互に更新され、最適化されます。ジェネレーターは、より現実的なデータ サンプルを生成することでディスクリミネータに挑戦し、ディスクリミネータは、継続的に学習して識別能力を調整することで、実際のデータと生成されたデータを区別します。この敵対的トレーニングプロセスにより、ジェネレーターは徐々に実際のデータに近いサンプルを生成できるようになり、識別器の識別能力も向上します。

4. AIGC（生成型人工知能）アプリケーション：鳥瞰図

現在、AIGC 市場は急速な発展と激しい競争の段階にあり、多くの企業や組織がこの分野に参入しています。

AIGC 市場において、OpenAI は重要なプレーヤーです。 GPT-3 や DALL-E などの生成 AI モデルは、幅広い注目を集め、応用されています。 OpenAI のテクノロジーは、画像、テキスト、コード生成など、さまざまな分野で優れた生成能力を実証してきました。彼らの技術はクリエイティブ産業やプログラミング支援ツールなどの分野で大きな可能性を秘めています。

OpenAI に加えて、AIGC 市場には他の企業や組織も登場しています。 Google、Microsoft、Facebookなどの大手テクノロジー企業も、生成型人工知能技術の進歩を促進するために、関連する研究開発を積極的に行っています。さらに、多くのスタートアップ企業や研究機関もさまざまな分野で独自の生成 AI ソリューションの開発に取り組んでいます。

次の図は、各カテゴリをサポートするプラットフォーム レイヤーと、その上に構築される可能性のあるアプリケーションの種類を示しています。 AIGC 市場には、開発者やユーザーに生成 AI テクノロジーのインフラストラクチャとツールを提供するサポート プラットフォームが複数存在します。詳細については、以下を参照してください。

1. テキスト

AIGC 市場では、テキスト生成が最も先進的な分野であると考えられています。しかし、自然言語の複雑さにより、正確性と品質が課題となります。現在の AIGC モデルは、汎用的な短/中形式の執筆に優れていますが (通常は反復または初稿に使用されます)、時間の経過とともにモデルが改善されるにつれて、より高品質の出力、より長いコンテンツ、およびより優れた垂直固有のチューニングが期待できます。

テキスト生成の品質を向上させるために、研究者と開発者は AIGC モデルの改善に懸命に取り組んでいます。より多くのトレーニング データを導入し、モデル アーキテクチャを改善し、トレーニング アルゴリズムを最適化することで、モデルのパフォーマンスを向上させます。これらの改善が徐々に実装されるにつれて、将来的にはより正確でスムーズ、そして一貫性のあるテキスト生成結果が期待できます。

2. コード

AIGC シナリオでは、コード生成は大きな可能性を秘めており、短期的には開発者の生産性に大きな影響を与える可能性があります。コード生成技術の開発により、開発者はより迅速かつ効率的にコードを生成できるようになり、ソフトウェア開発プロセスがスピードアップします。

それだけでなく、コード生成により、開発者以外のユーザーでもコードを創造的に使用しやすくなります。プログラミングの経験はないが、コードを扱う必要がある人にとって、コード生成ツールはプログラミング学習の障壁を下げることができます。簡単な入力や設定を通じて、ニーズに合ったコードを生成し、独自の創造性やアイデアを実現できます。これにより、より多くの人々がソフトウェア開発とイノベーションのプロセスに参加するようになり、テクノロジーの普及と創造性の解放が促進されます。

3. 画像

画像生成は比較的新しい分野ですが、特にソーシャル メディア プラットフォームでは、生成された画像がプレーン テキストよりも魅力的で興味深いことから、急速に広まっています。人々は、WeChat や Twitter などのソーシャル メディアで、生成 AI モデルによって作成された画像を共有することに熱心です。

画像生成技術の継続的な発展により、さまざまな美的スタイルを持つさまざまな画像モデルが登場してきました。これらのモデルは、大規模な画像データセットから学習することで、リアルで多様な画像コンテンツを生成できます。画像生成は、ソーシャル メディアなどで急速に広まっている魅力的な現象です。さまざまな美的スタイルを持つ画像モデルや、画像を編集および修正するためのテクノロジーの出現により、この分野の発展がさらに促進されました。

4. 音声

ただし、画像生成と同様に、今日の音声合成モデルは、さらなる改良や最終的な実用的なアプリケーションの出力のための優れた出発点を提供します。ディープラーニングと生成 AI 技術を使用することで、音声合成モデルは大量の音声データから学習し、自然で流暢な音声出力を生成することができます。

テクノロジーが進化し、改善するにつれて、消費者向けアプリケーションと企業向けアプリケーションの両方で音声合成が大きく進歩しました。最新の音声合成モデルは、音色、イントネーション、速度の点でロボットっぽさが少なく、人間に近い、より自然で表現力豊かな音声を生成できます。

5. ビデオと3Dモデル

ビデオと 3D モデルは急速に人気を集めており、幅広いクリエイティブ市場の可能性に対する期待が高まっています。これらのモデルは、映画、ゲーム、仮想現実、建築、物理的な製品デザインなどの分野に大きな影響を与えています。

テクノロジーの進歩に伴い、ビデオや 3D モデルはより一般的になり、作成も容易になっています。さまざまなツールやソフトウェアを使用して、美しいビデオや 3D モデルを作成、編集、共有できます。この大規模なクリエイティブ市場の発展により、アーティスト、デザイナー、クリエイターは創造性とアイデアを表現する機会が増えました。

6. その他の分野

AIGC のオーディオや音楽への応用は比較的一般的で成熟していますが、生物学や化学などの分野での応用はまだ探索と開発の段階にあります。これらの分野における AIGC の潜在的な応用としては、生物学研究 (AIGC は生物学研究におけるデータ分析やパターン認識に適用可能)、医薬品開発 (AIGC は医薬品開発プロセスで役割を果たす可能)、化学合成 (AIGC は化学合成の分野で支援と最適化を提供可能)、生態学研究 (AIGC は特に種の分布パターンや生態系のシミュレーションにおいて生態学研究で役割を果たす可能) などがあります。